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61.
基于Bayes-模糊逻辑算子的小子样可靠性信息融合方法   总被引:7,自引:4,他引:3  
冯静  周经伦 《航空动力学报》2008,23(9):1633-1636
为了解决航空航天复杂系统可靠性评定中样本量小而导致评估结果可信度不高的问题,引入模糊逻辑算子这一非线性模型对多源可靠性验前信息进行融合,并给出了其参数估计的第二类极大似然(ML-Ⅱ)估计方法,通过仿真示例说明了融合方法的有效性.   相似文献   
62.
移动质心飞行器的参数辨识和补偿控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
受质量块大小和位移的限制,移动质心不能像空气舵那样产生很大的力矩.因此飞行器的再入攻角对静稳定度很敏感,尤其在小静稳定度下,静稳定度稍有改变,配平攻角将发生很大变化.飞行器再入过程中的烧蚀、侵蚀以及边界层转捩所造成的小不对称量所产生的不对称力矩与质心移动后产生的控制力矩相比,不是小量.以所建立的移动质心控制飞行器的数学模型为基础,辨识飞行器静稳定度和小不对称量,对小不对称量造成的气动力矩用前馈一反馈复合控制加以补偿.仿真分析表明,移动质心控制对高速再入的飞行器具有良好的末修能力,能有效提高再入段的控制精度.  相似文献   
63.
本文研究具有Fuzzy约束的非光滑Fuzzy多目标规划(FVP),利用分明多目标规划建立了(FVP)的Mond-Weir型对偶模型,得到了Fuzzy有效解的弱对偶、直接对偶和逆对偶定理。  相似文献   
64.
灰色物元分析的研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
在灰色系统理论的基础上,结合物元分析概念,提出一种新方法,称春为灰色物元分析。实例分析说明评价结果与文「6」一致。  相似文献   
65.
董朝阳  华莹  陈宇  王青 《宇航学报》2006,27(5):974-978
针对以飞轮为执行机构的空间飞行器进行姿态大角度机动递阶饱和控制。在初始状念任意,反作用轮输出力矩受限、速率饱和约束条件下,提出递阶饱和的变结构机动策略,即针对飞行器的运动学模型,利用飞行器的误差四元数和角速度,通过绕瞬时欧拉轴旋转,引入误差凹元数限幅器,对姿态偏差进行逐次消除,提出了不需事先规划轨迹的绕欧拉轴逐次逼近控制算法。并且引入模糊推理规则来改进递阶饱和变结构控制设计,使得系统轨迹既能快速趋近滑动面又能降低抖振,有效减弱了一般变结构控制律中抖振问题,从而提高了变结构控制律的品质。  相似文献   
66.
一类不确定非线性系统的回馈递推滑模鲁棒控制器设计   总被引:2,自引:1,他引:2  
曹邦武  姜长生 《宇航学报》2005,26(6):818-822
针对一类多输入多输出不确定非线性系统,用一个RBF神经网络获得未建模动态和外来扰动的估计值,将回馈递推思想与滑模控制相结合,逐步回馈递推,设计了鲁捧控制器。将这种方案用于某型侧滑转弯导弹的飞行控制系统设计。其中,为克服导弹作动器的位置饱和、速率饱和问题,改进了滑动面的符号函数,并采用模糊逻辑对滑动面的斜率进行实时调整。仿真表明了该控制方法的有效性。  相似文献   
67.
基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究   总被引:15,自引:2,他引:15  
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。  相似文献   
68.
系统可靠性优化方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
高尚 《上海航天》2001,18(3):36-40
介绍了性优化的各种模型:组合优化模型、两类失效模式优化模型、可靠必优化分配模型、多目标优化模型以及可靠性模糊优化模型等。分析了可靠性优化分配模型各种解法的优缺点。研究认为,蒙特卡罗法具有简单和广泛适用性特点,因而推荐使用该法。  相似文献   
69.
基于参数估计的故障诊断方法因为具有确定故障发生的时间、位置和程度的能力而越来越引起人们的重视。时变(快速的或慢速的)参数辨识是基于参数估计故障诊断方法的关键。本文根据系统的变化,基于模糊控制的原理自动调整遗忘因子,导出了一种实现比较简单,对参数的时变具有较高跟踪速度和跟踪精度的辨识方法。理论分析和仿真试验证实了该方法的有效性  相似文献   
70.
方敏  王宝树 《宇航学报》2005,26(5):640-643,675
由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。  相似文献   
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